PyTorch分布式训练中数据加载器性能瓶颈排查过程

在分布式大模型训练中，数据加载器性能瓶颈往往是影响训练效率的关键因素。最近一次调试过程中，我们发现使用PyTorch的DataLoader时，尽管batch size设置得很大，但GPU利用率却始终偏低。

首先通过torch.profiler工具定位问题：

from torch.profiler import profile, record_function

def train_step():
    with profile(activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA],
                  record_shapes=True) as prof:
        for batch in dataloader:
            # 训练代码
            pass
    print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cuda_time_total", row_limit=10))

分析结果发现，数据加载阶段的CPU时间占比极高，而GPU空闲时间很长。进一步排查发现，dataloader的num_workers设置过小（默认为0），导致数据准备阶段成为瓶颈。

优化方案：

1. 将num_workers从0调整为8（通常为CPU核心数）
2. 设置pin_memory=True以加速GPU内存拷贝
3. 合理设置batch_size和prefetch_factor参数

最终性能提升显著，训练速度提升了约40%，GPU利用率也达到了预期水平。

此外还发现：

• 使用torch.utils.data.IterableDataset可减少数据预处理开销
• 适当增加shuffle缓冲区大小有助于提升数据随机性而不牺牲性能
• 对于大模型场景，建议使用HuggingFace Datasets库进行数据处理优化

这些经验在多个分布式训练项目中验证有效，值得推广。